Dor crônica em um ambulatório universitário de fisioterapia
Bibliographic record
Abstract
Objetivo Estudar a prevalencia de dor cronica no ambulatorio universitario de fisioterapia da Universidade Estadual Paulista de Presidente Prudente, retratando aspectos multidimensionais da dor por meio do questionario de dor McGill adaptado para a lingua portuguesa. Metodos Foram entrevistados 200 pacientes por questionario padronizado. As informacoes foram coletadas e transpostas ao formulario eletronico Excel e analisadas. Resultados A prevalencia de dor cronica esteve presente em 48,0% do total das pessoas avaliadas (n=96), sendo 67,7% mulheres. A faixa etaria mais frequente foi de 61 a 70 anos de idade, sendo a maioria de pessoas aposentadas (42,7%) e casadas (54,2%). A causa mais comum foi a artrose (33,3%). As mulheres tiveram mais dor (OR=2,86; IC=1,60-5,10), assim como os individuos de nivel de escolaridade mais baixo. Conclusao As dores cronicas estiveram presentes em quase metade dos pacientes da clinica, mas nem sempre foram referidas, pois se deu prioridade as queixas agudas. As especialidades nas quais mais se apresentaram foi na ortopedia devido a artrose e outras doencas do sistema musculoesqueletico. A pesquisa da dor cronica deve ser atenta e dirigida nos servicos para que uma terapeutica mais integral seja instituida. Termos de indexacao : dor; epidemiologia; fisioterapia (especialidade).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".